اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs) با رویکرد مدل Llama 3.2

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs) با رویکرد مدل Llama 3.2

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و اصول
• 5. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 9. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 11. روش‌های پیش‌پردازش متن
• 12. کدگذاری کلمات: Word2Vec، GloVe
• 13. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: BERT
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر: GPT
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 16. چالش‌های ادغام اطلاعات چندوجهی
• 17. معماری‌های مدل‌های چندوجهی
• 18. ترکیب متن و تصویر
• 19. ترکیب متن و صدا
• 20. ترکیب متن و ویدئو
• 21. مدل Llama 3.2: معرفی و قابلیت‌ها
• 22. معماری مدل Llama 3.2
• 23. آموزش مدل Llama 3.2
• 24. مجموعه داده‌های مورد استفاده در Llama 3.2
• 25. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل Llama 3.2
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
• 27. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 28. کاربردهای مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 29. خلاصه‌سازی متن
• 30. ترجمه ماشینی
• 31. پاسخ به پرسش
• 32. تولید متن
• 33. تحلیل احساسات
• 34. طبقه‌بندی متن
• 35. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 36. کاربردهای مدل‌های چندوجهی
• 37. تولید تصویر از متن (Text-to-Image Generation)
• 38. تولید متن از تصویر (Image Captioning)
• 39. جستجوی تصویر با استفاده از متن
• 40. تولید ویدئو از متن
• 41. پرسش و پاسخ تصویری (Visual Question Answering)
• 42. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 43. طبقه‌بندی تصاویر
• 44. تشخیص صدا
• 45. تبدیل گفتار به متن
• 46. تبدیل متن به گفتار
• 47. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
• 48. کاربردهای Llama 3.2 در سناریوهای واقعی
• 49. تولید محتوای آموزشی
• 50. کمک به توسعه نرم‌افزار
• 51. پردازش اسناد
• 52. تحلیل داده‌های مشتری
• 53. مدیریت دانش سازمانی
• 54. سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. کاربردهای درمانی و بهداشتی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 56. کاربردهای حقوقی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 57. کاربردهای اقتصادی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 58. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 59. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 60. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 61. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 62. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 63. آینده مدل‌های چندوجهی
• 64. نوآوری‌های آینده در معماری LLMs
• 65. توسعه مدل‌های زبانی با قابلیت درک عمیق‌تر
• 66. مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
• 67. مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی
• 68. تاثیر LLMs بر جوامع و مشاغل
• 69. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 70. چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای هوش مصنوعی
• 71. استانداردهای ایمنی و امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 72. کاربرد هوش مصنوعی در علوم اسلامی (با رویکرد رسمی)
• 73. تحلیل متون روایی با هوش مصنوعی
• 74. استخراج احکام شرعی با هوش مصنوعی (با احتیاط)
• 75. کمک به پژوهش‌های قرآنی با هوش مصنوعی
• 76. کاربرد هوش مصنوعی در تاریخ اسلام (با رویکرد رسمی)
• 77. مدیریت داده‌های تاریخی با هوش مصنوعی
• 78. تحلیل اسناد تاریخی با هوش مصنوعی
• 79. ترجمه متون کهن با هوش مصنوعی
• 80. هوش مصنوعی در آموزش عالی ایران
• 81. توسعه پلتفرم‌های آموزشی هوشمند
• 82. ارزیابی خودکار تکالیف دانشجویان
• 83. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
• 84. کاربرد Llama 3.2 در تحقیقات علمی
• 85. جستجوی مقالات علمی
• 86. کمک به نگارش مقالات
• 87. تحلیل نتایج آزمایشگاهی
• 88. شبیه‌سازی فرآیندها
• 89. فناوری‌های نوظهور مرتبط با LLMs
• 90. پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 91. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 92. توسعه مدل‌های زبانی فارسی
• 93. کاربرد Llama 3.2 در زبان فارسی
• 94. تولید محتوای فارسی
• 95. ترجمه فارسی به زبان‌های دیگر
• 96. تحلیل متون فارسی
• 97. پروژه‌های عملی با Llama 3.2
• 98. پیاده‌سازی یک اپلیکیشن ساده با Llama 3.2
• 99. ساخت یک ربات گفتگو (Chatbot)
• 100. تولید خلاصه خودکار مقالات